opencv学习_11 (moravec角点检测及缺点)

(1)首先我们来看三幅图片理解什么是角点：

我们在图片以某像素点为中心，取一窗口，当窗口向各个方向移动时，其内部灰度值变化不是很明显，则该点即处在平坦区域(如左边图)；当其内部灰度值只在几个固定的方向上变化较为明显，那么该点则处在边缘区域(如图中间部分)；当向各个方向移动，其变化都是很明显，则该点为角点(如图右)。

当然，上面所说的变化明显与否，是与我们事先设定的阀值进行对比的。

(2)moravec算法对角点定义：

窗口在各个方向上移动，窗口内的灰度值都会产生较大的变化。但实际程序中，这里的各个方向实际只有8个方向。即米形0°，45°，90°，135°，180°，225°，270°，315°。

例如：

这里我们为了简单起见，我们只取了四个方向(0°，45°，90°，135°)，取一个w*w(如:5x5)的方形窗口, 计算0度、45度、90度、135度四个方向灰度差的平方和, 取其中的最小值作为该像素点的兴趣值(如下图)。

公式:      

(3)moravec角点检测实现：

步骤：

<1>对于每一个像素点，计算在E(u,v),在我们的算法中，(u,v)的取值是((1,0), (1,1), (0,1), (-1, 1),这里只取了四个方向

       <2>计算最小值对应的每个位置minValue = min{E(u,v)}

       <3>对每个位置minValue进行判定，是不是大于设定的阀值，其中还有个过程是判断其是否为局部最大值以防止产生重复的角点

   代码:

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1. #include <iostream>  
2. #include "cv.h"  
3. #include "highgui.h"  
4. #include "cxcore.h"  
5.   
6. using namespace std;  
7.   
8. int getMoravec(IplImage *src, CvSeq *corners, float threshold)  
9. {  
10.     int winSize = 5;  
11.     int y, x;  
12.     int halfwin = winSize/2;  
13.     int win;  
14.     IplImage *diffDst = cvCreateImage(cvGetSize(src), 32, 1);  // 保存最小的变量值  
15.     int cornersCount = 0;   // 保存角点个数  
16.     for(y = halfwin; y < src->height - halfwin; y++)  
17.     {  
18.         for(x = halfwin; x < src->width - halfwin; x++)  
19.         {  
20.             float cornersResult[4];  
21.             cornersResult[0] = 0;  
22.             cornersResult[1] = 0;  
23.             cornersResult[2] = 0;  
24.             cornersResult[3] = 0;  
25.             float minValue;  
26.             for(win = -halfwin; win < halfwin; win++)  
27.             {  
28.                 cornersResult[0] += pow(cvGetReal2D(src, y, x+win) - cvGetReal2D(src, y, x+win+1), 2);  
29.                 cornersResult[1] += pow(cvGetReal2D(src, y+win, x+win) - cvGetReal2D(src, y+win+1, x+win+1), 2);  
30.                 cornersResult[2] += pow(cvGetReal2D(src, y+win, x) - cvGetReal2D(src, y+win+1, x), 2);  
31.                 cornersResult[3] += pow(cvGetReal2D(src, y+win, x-win) - cvGetReal2D(src, y+win+1, x-win-1),2);  
32.             }  
33.             minValue = cornersResult[0];  
34.             minValue = minValue < cornersResult[1] ? minValue : cornersResult[1];  
35.             minValue = minValue < cornersResult[2] ? minValue : cornersResult[2];  
36.             minValue = minValue < cornersResult[3] ? minValue : cornersResult[3];  
37.             cvSetReal2D(diffDst, y, x, minValue);  
38.         }  
39.     }  
40.     int yywin, xxwin, maxValue;  
41.     CvPoint resultLoc;  
42.     for(y = halfwin; y < src->height - halfwin; )  
43.     {  
44.         for(x = halfwin; x < src->width - halfwin;)  
45.         {     
46.             resultLoc.x = -1;  
47.             resultLoc.y = -1;  
48.             maxValue = 0;  
49.             for(yywin = -halfwin; yywin <= halfwin; yywin++)  
50.             {  
51.                 for(xxwin = -halfwin; xxwin < halfwin; xxwin++)  
52.                 {  
53.                     if(cvGetReal2D(diffDst, y+yywin, x+xxwin) > maxValue)  
54.                     {  
55.                         maxValue = cvGetReal2D(diffDst, y+yywin, x+xxwin);  
56.                         resultLoc.y = y+yywin;  
57.                         resultLoc.x = x+xxwin;   
58.                     }  
59.                 }  
60.             }  
61.             if(maxValue > threshold)  
62.             {  
63.                 cvSeqPush(corners, &resultLoc);    //  将角点加入到corners中  这个函数需要记住*******  
64.                 cornersCount ++;  
65.             }  
66.             x += winSize;       //  ++  可能会出现多个corners  
67.         }  
68.         y += winSize;  
69.           
70.     }  
71.     cvReleaseImage(&diffDst);  
72.     return cornersCount;  
73. }  
74. int main()  
75. {  
76.     IplImage *src = cvLoadImage("E:\\study_opencv_video\\lesson17_1\\1.bmp", 0);  
77.     if(!src)  
78.     {  
79.         cout << "No Image loading..." << endl;  
80.         return 0;  
81.     }  
82.     CvSeq *corners;  
83.     CvMemStorage *mem = cvCreateMemStorage(0);  // 创建内存序列  用于保存最终角点的空间  
84.     corners = cvCreateSeq(0, sizeof(CvSeq), sizeof(CvPoint), mem);  // corners指向该内存序列  角点将会保存在一个CvSeq中  
85.     float threshold =30000;  
86.     // 调用函数计算角点  
87.     int cornersCount = getMoravec(src, corners, threshold);  
88.   
89.         //图像show用于显示角的提取结果  
90.     IplImage* show= cvCreateImage(cvGetSize(src),8,3);  
91.     cvCvtColor(src,show,CV_GRAY2BGR);  
92.   
93.   
94.     // 获取每一个角点的坐标  
95.     for(int i = 0; i < cornersCount; i++)  
96.     {  
97.         // 以角点坐标为中心， 绘制一个半斤为5的圆  
98.         CvPoint *pt = (CvPoint *)cvGetSeqElem(corners, i);  // 这个也得记住*******  
99.         cvCircle(show, *pt, 5, cvScalar(0,0,255));  
100.     }  
101.     cvNamedWindow("show");  
102.     cvShowImage("show", show);  
103.     cvWaitKey(0);  
104.     cvReleaseImage(&src);  
105.     cvReleaseImage(&show);  
106.     cvReleaseMemStorage(&mem);    // 这个也得记住***  
107.     cvDestroyWindow("show");  
108.     return 0;  
109.   
110.   
111.   
112. }  

 效果:

附加：简单解释下代码中的cvSeq和cvMemStorage，我用的不是太熟，当做笔记了哈哈~~：

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1. CvMemStorage *mem = cvCreateMemStorage(0);  //创建内存序列  
2. CvSeq*corners = cvCreateSeq(0, sizeof(CvSeq), sizeof(CvPoint), mem);  // corners指向内存序列  
3. cvSeqPush(corners, &resultLoc);    //  将点加入到内存序列中  
4. CvPoint *pt = (CvPoint *)cvGetSeqElem(corners, i);  // 获得seq中第i个元素  
5. cvReleaseMemStorage(&mem);   //释放内存序列空间  

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1. cvSeqRemove(corners,i);  // 移除第i个点  

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1. cvSeqSort(corners,cmpFunc,0);// 对内存序列中的点进行排序  

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1. //对seq排序时的比较函数  
2. static int cmpFunc(const void* _cur , const void* _next , void* userdata)  
3. {  
4.     PHARRISPOINT cur = (PHARRISPOINT)_cur;  
5.     PHARRISPOINT next = (PHARRISPOINT)_next;  
6.   
7.     return cur->cornerness < next->cornerness ? 1 : -1;  
8. }  

(4)moravec角点检测的缺点

moravec角点检测主要有两个缺点：

一：不具有旋转不变性

二：对边缘点的反应比较强烈

转自:

http://blog.csdn.net/lu597203933